新零售時代下的大數據運營
一、大數據驅動新零售
在消費升級、互聯網技術與大數據應用的驅動下，零售業近年來出現爆發性變革，從零售1.0飛速進入到零售4.0的“新零售”時代。
傳統零售業，講求關于新零售人/貨/場的營銷模式；新零售業態下，新零售行業則需要創新供/需/連的模型。而大數據運營就是創新連接模式，突破運營瓶頸的最佳選項。
這里的大數據不僅僅指數據量，更著重于算法邏輯，從各方面給與新零售支撐。阿里給新零售的定義，可謂一語道破新零售的關鍵：新零售就是以消費者體驗為中心的，數據驅動的泛零售業態。
二、低成本精準獲客
在信息大爆炸的今天，消費者對那些“毫無價值”的營銷電話、垃圾信息十分反感。另一方面，商家要獲得一個精準客戶，其成本和難度超乎想象。而獲客成本低、數據易收集，精投放準是大數據先天的優勢，也吸引力越來越多的零售企業加入到大數據運營陣營中，重構以數據為核心的經營模式，更好地識別與定位消費者，洞察消費場景和未來趨勢。
以用戶為中心的商業生態中，客戶畫像分析和客戶關系顯得尤為重要。通過更好地分析用戶的行為屬性，多角度、深層次地把握用戶的屬性，挖掘深層次潛在需求，可以增加用戶的粘性、提高購買率。
傳統的運營體系和CRM系統需要跟現在數字化媒體相結合，做到數據共存、共享，才能發揮大數據的價值與作用。商家通過數據分析精準地把握人群的消費偏好、潛在需求，便可以推送他們感興趣的信息，過濾掉無用信息，從而大大提升轉化率。我們熟悉的滴滴和抖音就是在這一方面做到了極致，所以給了我們消費者更極致的消費體驗。
三、打通全供應鏈條
零售企業需搭建專業的渠道，打造自己的“數據體系”，去培養自己的粉絲、會員客戶，通過沉淀用戶信息和消費習慣等數據，打通涉及到線上線下渠道以及內部數據與外部數據的交叉與融合，覆蓋企業全面發展鏈條。
沃爾瑪的案例
零售龍頭沃爾瑪，大數據生態系統每天處理TB級的新數據，和PB級的歷史數據，還需要分析數以百萬計的產品數據、數以億計的客戶和搜索關鍵詞。
沃爾瑪的系統是一個涵蓋沃爾瑪線下的交易數據，沃爾瑪線上商城電子數據，與社交媒體應用數據為一體，并進行實時更新積累的大數據庫。大量的數據為沃爾瑪在做出決策前，將執行成本降到最低，并創造新的消費機會。
沃爾瑪憑借其線上線下的全面布局，聯通線上線下數據，實現了對用戶數據的閉環收集、更新與使用。舉個例子，杰克是沃爾瑪的資深會員，沃爾瑪的信息系統中有他近五年來購買商品的品種、數量、型號、時間信息，支付方式信息，商品配送信息，會員卡信息，住址、聯系方式，甚至包括杰克在沃爾瑪的購物流程監控視頻、門禁數據等線下消費信息。
當杰克進入沃爾瑪停車場打算購物，手機自動連上了沃爾瑪的wifi時，手機和iPad就會收到了沃爾瑪發來的商品的推薦和電子優惠券信息，而這些信息80%都來自杰克沃爾瑪線上商城的收藏夾里，甚至每件推薦商品都附上了在商場中的具體位置、路線、型號等信息。當杰克按照推薦購買完產品后，關于他的數據又會被傳輸到數據庫中進行更新。如此循環，分析客戶數據，優化客戶消費體驗，提高運營能力。
沃爾瑪收集、更新、使用用戶數據演示
四、重構零售大生態
通過大數據查看、歸集、分析顧客信息、消費特征，然后可以根據數據決策運營計劃，選擇適合時間、合理渠道、促銷內容對消費者有針對性地運營，從而推動消費轉化。然后，沉淀數據價值到數據中心，并生成具體的分布熱力圖，再集成、分析，支持下一輪的營銷活動。形成以“數據驅動”為核心，從消費—數據—營銷—效果—消費供需連正飛輪增長，完善以數據為核心的營銷閉環，從而完善大數據的商業價值鏈條，重構零售大生態。
盒馬鮮生的案例
傳統的菜市場和超市全憑攤主或采購部門的經驗進貨，產品質量波動大。而盒馬利用消費數據和大數據分析能力，優化供應鏈。每天下午，根據當天的銷售數據決策，動態制訂第二天的銷售計劃。在與蔬菜生產基地合作的基礎上，通過即時分析數據提供需求的方式，保證獲取最新鮮、供應量最充足的食材。
以數據化布局產品標準化和可追溯性，提高供應鏈效率。通過二維碼，可追溯產地、供貨商信息，確保買賣雙方消息對稱，產生信賴感。大數據優化路線，全程冷鏈配送，形成新鮮良好的消費印象，吸引更多消費者回購——從而形成正反饋機制，為企業發展贏得了正增長飛輪。
時代飛速發展，大數據時代已經來臨。大數據的影響在我們生活的方方面面不斷深入。隨著大數據與智能技術的不斷結合，新零售行業也必將借助大數據完成蛻變。未來的新零售企業將是能夠為消費者提供個性化、無縫鏈接的購物與服務體驗的高效智能企業。
大數據為商業模式產生更多的價值，使新零售運營更精準更智慧，新零售企業推進數字化轉型勢在必行！
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